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比特币非数学之美:经济激励与个人有限理性

前言:比特币对人类行为的依赖,隐含地假设人类是理性的行为者。这种理性假设在某些情况下可能会崩溃,比如当信息有限时,或者当机会成本计算变得过于复杂时……尽管如此,有强有力的证据表明,我们人类确实拥有某种...

前言:比特币对人类行为的依赖,隐含地假设人类是理性的行为者。这种理性假设在某些情况下可能会崩溃,比如当信息有限时,或者当机会成本计算变得过于复杂时……尽管如此,有强有力的证据表明,我们人类确实拥有某种程度的理性,或者至少是理性的有限版本,这就是比特币赖以生存的有限理性。


原文作者是Hugo Nguyen,以下为译文:

Incentive Scheme

(图片来自:pexels.com

与工作量证明和公钥密码学不同,比特币的第三个组成部分并不是基于数学,而是基于人类行为。具体而言,比特币依赖于财务激励机制,人们通过追求这些激励机制来维持自身行为。

这听起来有点可怕,这从大量现代技术(如计算机或人工智能)背后的强大数学基础发生了巨大转变。如果我们从历史中学到了什么,那便是人类并不总是可预测的。毕竟,我们是由“湿”物质组成的生物。我们不像“干涸”、冷酷无情的机器,我们没法精确或一致地计算事物。人类可以在一瞬间改变主意,不仅如此,我们经常争吵,似乎无法就任何事情达成一致。

那么我们如何才能从变化无常的人类行为中创造出一门技术呢?比特币10的历史记录证明了我们可以做到这一点,比特币的这一方面,与工作量证明和公钥密码学的新颖用途一样具有创新性,这在之前的系列文章中,我们深入探讨过这个问题。

比特币的激励机制,建立在“人们是理性行为者”的假设之上。如果人们是理性的,他们会被激励去参与挖矿、购买和持有比特币。理性的概念非常重要,但通常它是被视为理所当然的,因此我们有必要对其背景进行讨论。

 

经济理性

 

在经济学中,理性或者说经济理性个体的定义,一直是一个备受争议的话题,经济学家们仍然对精确的定义持有着不同意见。然而,经济理性的核心前提是,个人行为会最大化其预期效用。也即是说,当呈现出几种选择时,个人会选择最大化其净收益的选项,这等于总收益减去总成本。这就是所谓的预期效用理论

加布里埃尔·克拉默(Gabriel Cramer )和丹尼尔·伯努利(Daniel Bernoulli)在18世纪提出了这个想法,并且随着时间的流逝,这个想法变得越来越重要。目前,预期效用理论在经济学领域里占据着主导地位,其被广泛应用于很多经济模型和现实政策当中。

然而,到了20世纪后半叶,对此理论的怀疑开始蔓延:人们的行为是否像预期效用理论所描述的具有经济理性个体那般?

当选择和后果是清楚和可衡量时,我们在作出最佳决策时几乎没有问题。但是当选择复杂时,结果就不那么清晰,也不那么可衡量了,我们就会大错特错。而现实世界的情况通常是后一种情况。所以,也许人类是理性的,但是由于有限的信息和我们自己的认知限制,我们只能在某一点上是理性的。

换句话说,只有数学相对简单时,人类才是理性的。这就是赫伯特·西蒙(Herbert Simon)在20世纪50年代提出的“有限理性”概念。

更进一步地,丹尼尔·卡尼曼(Daniel Kahneman)和阿莫斯·特维斯基(Amos Tversky)观察到非理性行为实际上是非常普遍和非随机的,他们在1979年的研讨论文中创造了他们所谓的前景理论。前景理论描述了人类行为中的几种系统偏差(例如损失厌恶),这常常导致我们采取非理性行为。

前景理论成为行为经济学新领域的基础。它也开始朝着更好的经济学方式迈进:理论更少基于抽象、规范性的思想,而更多的是基于确凿的证据和数据。

 

理性行为:生物学根源

 

“我们是生存机器,盲目编程的机器人工具,以保存被称为基因的自私分子。”

“在复杂的世界中进行预测是件冒险之事。生存机器所做的每一个决定都是赌博,而事先对大脑进行编程是基因的业务,因此平均而言他们会做出有回报的决定。在进化赌场中使用的货币是生存,严格地说是基因生存,但是对于许多目的来说,个体生存是一个合理的近似值。” 来自Richard Dawkins [1]

理性也可能源于生物学,特别是如果你把适者生存看成是基因层面的竞争,而不是个体层面的竞争[2]。这也被称为自私基因理论,其由约翰·梅纳德·史密斯(John Maynard Smith)、W·D·汉密尔顿(W.D. Hamilton)和理查德·道金斯(Richard Dawkins)等人提出。自私基因理论提到,世代之间信息传递的主要手段,随着时间的推移,种群将朝着进化稳定的策略发展。

因为世界上的资源是非常有限的,而我们每个人在生物学上都是为了生存和传承我们的基因,所以我们必然要争夺这些资源。这意味着其他一切都是平等的:

  1. 当获取收益(物质或非物质)的机会出现时,我们的默认行为模式是:在面对未来的不确定性时,将其视为最大化生存机会。
  2. 当两个或更多这样的机会出现时,我们将采取给予我们更多收益的机会,前提是可以准确地衡量收益。同样,这是为了在面对未来的不确定性时,最大限度提高自己生存的机会。

这与期望效用理论类似,只是从进化的角度重新表述。

实际上,收益的测量是主观的,并且只能在常用的测量单位(UoM)下在个人之间传递,例如美元或黄金的价格。以囚徒困境为例,UoM是被监禁的年数。当没有一致的UoM,或UoM不容易兑换时,就会出现困难,例如,在监狱里呆一年值多少钱?

因此,即使是基因层的编码,理性也可能是非常粗略的探索法。毕竟,基因不能使世俗的信息突然变得更加可用,或者减少自然界中固有的复杂数学。但是基因可以确保一个基本的高赢率策略:规划我们在资源受限的世界中获取资源。

 

比特币的激励计划

 

以上我们已证实人类的行为虽然变化无常,并且受系统性偏见的影响,但可能表现出基因编码的有限理性。问题越简单,涉及的数学越简单,我们就越有可能做出最优的、合理的决策。

当它发生时,比特币的激励计划大多属于这一类。那比特币的激励计划是什么呢?

(a)固定总量:总量不会超过2100万BTC;

(b)挖矿补贴:矿工每次发现区块时都会创建比特币。每个区块生成的比特币数量,按每210,000个区块(或大约四年)减半。截至撰写本文时(2018年12月),比特币的每区块补贴是12.5 BTC;

(c)交易费:用户在他们的交易中纳入交易费用,以此作为支付给交易者(矿工)的费用。交易费用遵循市场供求关系,当区块被填满时,收费自然就高了,而当区块非常空的时候,交易费用则非常低。

让我们简单地分析一下以上每一个点,看看理性是如何使这些激励措施发挥作用的。

(a)固定供应是比特币的主要财务激励。如果比特币获得成功,它将成为有史以来最稀缺的资产,其甚至比黄金和钻石还要稀少。其他条件都一样,如果人们是理性的,那么考虑到很多可用资产,他们应该更喜欢用最稀缺的资产来存储价值;

(b)挖矿补贴是一种临时激励,但其对比特币的启动而言是必不可少的。比特币就像大多数网络一样,面临着一个鸡与蛋的问题:

为什么最初的少数人应该参与一个当时无人问津的婴儿网络?仅仅依靠非营利性的志愿者来支持网络是不可持续的。比特币通过以补贴的形式,给予早期使用者更高的奖励来解决这个问题。如果人们是理性的,并估计比特币有任何成功的机会,那么补贴应充当强有力的激励,以克服与比特币挖矿相关的初始风险和不确定性。这项补贴为比特币带来了时间,直到它足够强大,保护自己免受外部攻击。这也是分配比特币的最公平方式:当没有人这么做时,把比特币送给那些最坚信这一项目并为这个项目做出贡献的人。然而,从长远来看,矿业补贴并不重要,比特币已经过了引导阶段。

(c)交易费用是比特币真正的第二大经济诱因。如前所述,从长远来看,比特币必然会完全取消挖矿补贴,以免违反(a)中的稀缺性激励。正如中本聪所说:

“几十年后,当挖矿回报太小时,交易费用将成为节点的主要补偿。”

如果交易费用足够高,而且人们是理性的,那么应该有一个健康的矿业来保证网络的安全。值得注意的是,由于交易费用是高度可变的因素,这与固定供应和固定通货膨胀时间表的可预测性形成了鲜明对比,因此计算追求交易费用的机会成本所涉及的数学更为复杂。比特币向收费驱动模式的转变,还没有经过检验,而且这种转变是否顺利进行还有待于观察。

因此,我们看到比特币的可持续性,在很大程度上取决于人类理性行为的核心。这是一个关键点,也是比特币不如黄金的一个方面,黄金是之前健全货币的标准。如果人们选择停止使用黄金作为货币(可能是不合理的),黄金还是好的,它仍然存在于自然界,并可能在几个世纪后重新被用作货币。但如果人们选择停止使用或挖取比特币(可能是不合理的),那么它将需要再次引导,或者可能再也无法被引导。

然而在其他货币资产所需属性方面,比特币几乎都优于黄金,例如可转让性和可可移植性。

 

附注:开发激励

 

由于比特币是作为软件而存在的,其需要积极的开发和维护[3],所以我们也需要关注开发激励问题。因为这个问题更多地是关于资源分配,而不是稀缺数字货币本身,所以请跳过本节。开发激励一般与比特币的激励方案是正交的。

与矿工不同,开发者在保护和开发比特币方面没有直接的经济激励,相反,比特币软件开发,依赖于一个自愿的开源软件系统。在这个系统中,最符合比特币密码精神的开发人员,被激励于自己的空闲时间进行工作。这看起来可能效率很低,而且可能由于比特币激励方案迄今为止的成功,一些竞争币一直试图通过向它们的协议添加开发激励来解决这个问题。

然而,协议内的开发激励是非常具有挑战性的。原因在于,它与比特币最初的激励方案非常不同,比特币的激励方案具有一些非常特殊的性质:

  1. 共同的目标是可在数学上定义的:矿工获得小于或等于当前难度目标哈希的报酬。
  2. 共同的目标是可计算验证的:矿工朝向目标的工作是可由任何人验证的,而且是廉价的;矿工只有在事实被验证之后才能得到奖励。

这使得比特币的激励方案自动化。也就是说,它不需要任何人工干预来工作,并且可以安全地作为协议中的固定规则存在。一般来说,如果目标可以数学定义和计算验证,则协议内激励是有意义的

然而,开发目标往往是高度模糊的[4],其既不是数学定义的,也不是计算验证的。例如,一个典型的开发目标是,在不降低总体网络安全或比特币基本属性的情况下,扩展比特币以处理两倍的流量。然而,关于“网络安全”或比特币的“基本属性”意味着什么,人们的看法大相径庭。这些目标,即使以某种方式达到,也很难廉价地得到验证或验证。归根结底,这意味着这些目标需要主观的人类因素输入。因此,它们是构建到协议中的拙劣候选者,其增加了开销,而不一定是有益的。开发激励最好是脱链(off-chain)处理的。

总而言之,比特币不同于其他任何技术,因为人的行为是其核心移动部分之一,这是同类产品中的第一种。

比特币对人类行为的依赖,隐含地假设人类是理性的行为者。

这种理性假设在某些情况下可能会崩溃,比如当信息有限时,或者当机会成本计算变得过于复杂时。或者在一个由佛教僧侣组成的社区里,他们从出生就被训练成拒绝物质财富。或者设想一个资源无限丰富的世界:那里的生物很可能会发展出非竞争或最大化效用的行为[5]。

尽管如此,有强有力的证据表明,我们人类确实拥有某种程度的理性,或者至少是理性的有限版本。这就是比特币赖以生存的有限理性。比特币需要理性的行为者来引导它的网络。比特币需要理性的行为者买入它,奠定它稳健货币的承诺,并不惜一切代价进行HODL,由此助推其价值。比特币需要理性的行为者继续参与挖矿,并在未来100-1000年内维护其网络。我们,以及我们的后代,会永远保持理性吗?或者我们会很愚蠢,过早地放弃这个想法,不论它有多健全?

*这是比特币基础系列的第4部分,本系列的其他部分,读者可访问这里(1)(2)以及(3)

 

致谢

 

特别感谢Murad Mahmudov, Nic Carter 和 Steve Lee ,他们为本文提供了极其宝贵的反馈。

[1]: The Selfish Gene, by Richard Dawkins.

[2]: “Some research suggests there is a genetic basis for greed. It is possible people who have a shorter version of the ruthlessness gene (AVPR1a) may behave more selfishly. ‘Ruthlessness gene discovered’: https://www.nature.com/news/2008/080404/full/news.2008.738.html” (Wikipedia). Also see related work on the burgeoning field of Genoeconomics: http://archive.boston.com/bostonglobe/ideas/articles/2012/05/13/webhed_are_we_born_to_be_poor_the_rise_of_genoeconomics/?page=full

[3]: Recently a consensus-critical bug, CVE-2018–17144, has been discovered then quickly fixed in Bitcoin. If it was exploited, some Bitcoin nodes could have been tricked into accepting a block that inflates the supply beyond 21 million bitcoins. This event highlights the difficult nature of software development, despite the quality of development team (read my analysis of that bug here). There is also a good chance that the Bitcoin protocol will get ossified at some point in the future, which lessens the need for active development, if not completely removes it (i.e.: critical bugs might still need to get fixed).

[4]: The fuzzy nature of software requirements and difficulty in writing precise “specs” are problems well-known within the software industry.

[5]: Note that in this last example one can argue that this behavior is not really irrational in that context. However we are using “rationality” loosely here to mean utility maximization, not necessarily about being based on logic or reason.

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